【摘 要】
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随着电动汽车的发展和应用,动力电池SOC估算的意义越来越重要,为了提高SOC估算的精度,文章在标准RBF网络模型的基础上提出了利用回溯搜索算法改进RBF神经网络模型。通过对锂
【机 构】
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国网辽宁省电力有限公司铁岭供电公司,沈阳工程学院电力学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51777127)
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随着电动汽车的发展和应用,动力电池SOC估算的意义越来越重要,为了提高SOC估算的精度,文章在标准RBF网络模型的基础上提出了利用回溯搜索算法改进RBF神经网络模型。通过对锂电池模型中的目标函数进行优化求解,利用寻找最佳的目标权值和阈值提高RBF网络模型的SOC估算精度。搭建了实验仿真平台,对改进前后的算法SOC估算进行了仿真对比分析,实验结果证明了改进后RBF网络比标准RBF网络算法SOC估算精度更高,并把估算误差降低到2%以内,对锂离子电池有较好的估算精度,具有一定的理论研究意义。
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